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SyntaxNet ( https://github.com/tensorflow/models/tree/master/syntaxnet ) から依存関係解析 (構文ツリーではない) の出力を取得するにはどうすればよいですか? 依存関係の解析の説明が表示されます...モデルをトレーニングする方法の説明が表示されますが、依存関係の解析出力を取得する方法は表示されません。

SyntaxNet (具体的には Parsey McParseface モデル) は、そのままで依存関係の解析を行いますか?

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に渡す--arg_prefix brain_parserとうまくいくparser_eval.pyはずです。ただし、これには、タグ付けされた出力を入力として供給する必要があります。

最初のパスで単語にタグを付け、2 番目のパスで依存関係を解決する例を次に示します。

echo 'The quick brown fox ran over the lazy dog.' | bazel-bin/syntaxnet/parser_eval \
--input stdin \
--output stdout-conll \
--model syntaxnet/models/parsey_mcparseface/tagger-params \
--task_context syntaxnet/models/parsey_mcparseface/context.pbtxt \
--hidden_layer_sizes 64 \
--arg_prefix brain_tagger \
--graph_builder structured \
--slim_model \
--batch_size 1024 | bazel-bin/syntaxnet/parser_eval \
--input stdin-conll \
--output stdout-conll \
--hidden_layer_sizes 512,512 \
--arg_prefix brain_parser \
--graph_builder structured \
--task_context syntaxnet/models/parsey_mcparseface/context.pbtxt \
--model_path syntaxnet/models/parsey_mcparseface/parser-params \
--slim_model --batch_size 1024

これにより、次の出力が生成されます。

1       The     _       DET     DT      _       4       det     _       _
2       quick   _       ADJ     JJ      _       4       amod    _       _
3       brown   _       ADJ     JJ      _       4       amod    _       _
4       fox     _       NOUN    NN      _       5       nsubj   _       _
5       ran     _       VERB    VBD     _       0       ROOT    _       _
6       over    _       ADP     IN      _       5       prep    _       _
7       the     _       DET     DT      _       9       det     _       _
8       lazy    _       ADJ     JJ      _       9       amod    _       _
9       dog     _       NOUN    NN      _       6       pobj    _       _
10      .       _       .       .       _       5       punct   _       _
于 2016-05-15T10:47:01.387 に答える